Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Machine learning Interview
Open in Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machine learning Interview
Channel Machine learning Interview (@machinelearning_interview) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 30 061 subscribers, ranking 4 541 in the Technologies & Applications category and 21 798 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 30 061 subscribers.
According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 70 over the last 30 days and by 2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 15.40%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.68% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 629 views. Within the first day, a publication typically gains 2 310 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 31.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 25 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
30 061
Subscribers
+224 hours
+137 days
+7030 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+254
in 7 channels
May '26
+237
in 1 channels
Get PRO
April '26
+265
in 6 channels
Get PRO
March '26
+246
in 7 channels
Get PRO
February '26
+572
in 28 channels
Get PRO
January '26
+243
in 6 channels
Get PRO
December '25
+132
in 1 channels
Get PRO
November '25
+324
in 48 channels
Get PRO
October '25
+201
in 17 channels
Get PRO
September '25
+256
in 43 channels
Get PRO
August '25
+18 874
in 18 channels
Get PRO
July '25
+9 997
in 60 channels
Get PRO
June '25
+471
in 38 channels
Get PRO
May '25
+589
in 5 channels
Get PRO
April '25
+430
in 29 channels
Get PRO
March '25
+355
in 9 channels
Get PRO
February '25
+415
in 42 channels
Get PRO
January '25
+794
in 47 channels
Get PRO
December '24
+1 508
in 44 channels
Get PRO
November '24
+846
in 60 channels
Get PRO
October '24
+881
in 59 channels
Get PRO
September '24
+960
in 202 channels
Get PRO
August '24
+859
in 42 channels
Get PRO
July '24
+897
in 57 channels
Get PRO
June '24
+1 014
in 64 channels
Get PRO
May '24
+973
in 41 channels
Get PRO
April '24
+2 303
in 57 channels
Get PRO
March '24
+840
in 23 channels
Get PRO
February '24
+1 242
in 3 channels
Get PRO
January '24
+1 498
in 45 channels
Get PRO
December '23
+791
in 39 channels
Get PRO
November '23
+248
in 4 channels
Get PRO
October '23
+715
in 0 channels
Get PRO
September '23
+735
in 0 channels
Get PRO
August '23
+952
in 0 channels
Get PRO
July '23
+782
in 0 channels
Get PRO
June '23
+739
in 0 channels
Get PRO
May '23
+297
in 0 channels
Get PRO
April '23
+504
in 0 channels
Get PRO
March '23
+228
in 0 channels
Get PRO
February '23
+775
in 0 channels
Get PRO
January '23
+841
in 0 channels
Get PRO
December '22
+494
in 0 channels
Get PRO
November '22
+1 448
in 0 channels
Get PRO
October '22
+287
in 0 channels
Get PRO
September '22
+1 096
in 0 channels
Get PRO
August '22
+2 283
in 0 channels
Get PRO
July '22
+2 559
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 25 June | +3 | |||
| 24 June | +11 | |||
| 23 June | +8 | |||
| 22 June | +5 | |||
| 21 June | +12 | |||
| 20 June | +5 | |||
| 19 June | +15 | |||
| 18 June | +8 | |||
| 17 June | +16 | |||
| 16 June | +14 | |||
| 15 June | +5 | |||
| 14 June | +3 | |||
| 13 June | +13 | |||
| 12 June | +6 | |||
| 11 June | +11 | |||
| 10 June | +5 | |||
| 09 June | +3 | |||
| 08 June | +6 | |||
| 07 June | +4 | |||
| 06 June | +10 | |||
| 05 June | +6 | |||
| 04 June | +6 | |||
| 03 June | +22 | |||
| 02 June | +56 | |||
| 01 June | +1 |
Channel Posts
GLM-5.2 набрала 22,8% на ARC-AGI-2 при стоимости $0,25 за задачу.
Важно отметить: примерно в мае 2025 года лучшие верифицированные модели на ARC-AGI-2 показывали всего около 3,0%.
То есть GLM-5.2 всё ещё сильно отстаёт от GPT-5.5 с результатом 85%, но при этом примерно в 7,6 раза превосходит лучший frontier-результат мая 2025 года.
И ещё она примерно в 7,5 раза дешевле за задачу, чем запуск GPT-5.5 за $1,87.
https://x.com/arcprize/status/2069845152773099854
| 2 | Anthropic вместе с Frontend Masters выкатили бесплатный курс по Claude Code.
И это не поверхностный обзор, а нормальный разбор инструмента для тех, кто хочет реально прокачать вайбкодинг и работу с AI-агентами.
Курс ведёт Lydia Hallie из Anthropic.
Внутри:
• основы Claude Code
• skills
• hooks
• sub-agents
• MCP
• плагины
• Agent SDK
• продвинутые сценарии работы
Хороший вход для тех, кто хочет не просто “просить ИИ написать код”, а собирать нормальный рабочий процесс вокруг Claude Code.
Ссылка:
http://frontendmasters.com/courses/claude-code | 2 508 |
| 3 |  Claude 😂😂😂 | 3 084 |
| 4 |  SpaceX подписала соглашение с open-source AI-стартапом Reflection AI на сумму до $6,3 млрд до 2029 года.
Reflection получит немедленный доступ к чипам Nvidia GB300 в дата-центре Colossus 2.
Платежи начнутся 1 июля 2026 года и составят $150 млн в месяц.
При этом любая из сторон сможет расторгнуть соглашение с уведомлением за 90 дней после первых трёх месяцев.
Также SpaceX уже заключила compute-соглашения с Anthropic, Google и Cursor. | 2 982 |
| 5 | 🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqusRoPF | 2 868 |
| 6 |  +1🚨 MICRON ОБЪЯВЛЯЕТ О СТРАТЕГИЧЕСКОЙ СДЕЛКЕ С ANTHROPIC
* Многолетнее соглашение по HBM, DRAM и SSD
* Совместная разработка памяти и хранилищ под нагрузки Claude
* Claude внедряется внутри Micron
* Micron инвестировала в раунд Anthropic Series H
Теперь Micron для Anthropic одновременно инвестор, клиент, партнёр и поставщик. | 3 080 |
| 7 |  Интересный релиз Qwen3.6-35B-A3B-StyleTune!
Эта мощная модель точечно перестраивает текст так, чтобы полностью убрать роботизированные клише и повторяющиеся тропы, при этом сохраняя рассуждение и логику Qwen3.6 на 100%.
https://huggingface.co/Gryphe/Qwen3.6-35B-A3B-StyleTune | 2 836 |
| 8 | Вопрос «использовать ИИ или нет» уже давно закрыт. Теперь осталось понять, как делать это с пользой для бизнеса, команды и собственной карьеры.
26–27 июня в Казани пройдёт ТАТАР САН — главная конференция Татарстана про искусственный интеллект и его практическое применение. Сбер выступает генеральным партнёром конференции и примет активное участие в деловой программе. Соберутся разработчики, дизайнеры, HR-спецы, руководители и все, кто хочет разобраться в главной трансформации последних лет.
В программе:
🔵Реальные кейсы внедрения ИИ от экспертов из Сбера, МТС, Альфа-Инвестиций и других компаний
🔵 Пять тематических треков: от трансформации ролей и найма до дизайна и инженерных практик
🔵 Хедлайнеры — Вячеслав Дубынин из МГУ и Владимир Пирожков из Сбера
🔵 Нетворкинг, конкурс «Королева кода» и афтерпати с секретными гостями на сцене.
Фиксируйте в календаре: 26 и 27 июня, Казань, ТАТАР САН. Вся программа и билеты на сайте конференции.
26–27 июня // ИТ-парк им. Б. Рамеева // Казань | 2 818 |
| 9 |  forkd - это runtime для sandbox-окружений AI-агентов на базе Firecracker microVM.
Он помогает быстрее ветвить и распараллеливать задачи: сначала один раз запускается «прогретый» родительский microVM, а затем дочерние окружения создаются из copy-on-write снапшотов памяти вместо холодного запуска каждой VM.
Ключевые возможности:
- Forking от прогретого родителя - дочерние окружения наследуют уже загруженные импорты, зависимости, JIT-состояние, веса моделей и кэши
- KVM-изолированные microVM — каждый дочерний sandbox работает как отдельный процесс Firecracker с собственной изоляцией
- Live BRANCH, можно поставить работающий sandbox на паузу, снять снапшот состояния «на лету» и продолжить выполнение. Для v0.4 заявлено p50-окно паузы исходного окружения 56 мс
- Цепочки diff-снапшотов — можно накладывать runtime-слои вроде numpy → pandas → sklearn без повторного копирования одного и того же базового образа
- Удобная daemon-поверхность, REST API, Python/TypeScript/MCP-клиенты, метрики Prometheus, JSON audit log и поддержка systemd
Проект open-source и распространяется под лицензией Apache License 2.0.
Ссылка в ответе 👇
https://github.com/deeplethe/forkd | 2 893 |
| 10 | DeepSeek-V4-Flash открыли бесплатно: тестируем без оплаты токенов
Что можно тестировать:
• генерацию кода и автоматизацию;• агентные сценарии и ботов;• анализ данных и технические задачи;• быстрые прототипы без расходов на API;• игровые серверы, ассистентов и нестандартные AI-проекты.
Отличный вариант, чтобы быстро проверить идею, не сливая бюджет на эксперименты.
Забираем бесплатно здесь:
В https://www.openmodel.ai/event | 9 041 |
| 11 |  Боевые Вайбкодинг-машины | 3 709 |
| 12 |  Абсолютного иммунитета к jailbreak-атакам не существует даже у самых сильных LLM.
Новое исследование показывает: frontier-модели действительно становится сложнее взломать, но не невозможно.
Авторы проверяли Anthropic Fable 5 и Opus 4.8 с помощью автоматизированных red-team инструментов. Система снова и снова переписывала опасные запросы, пока модель либо отказывалась отвечать, либо всё же давала нежелательный ответ.
Fable 5 оказался устойчивее Opus 4.8. В худшем сценарии успешность атаки на Fable 5 достигала 6.1%, а у Opus 4.8 под самым сильным давлением доходила до 11.5%.
Полностью исключить jailbreak практически невозможно. Даже tiny failure rate становится проблемой, если атаки автоматизированы и повторяются в большом масштабе.
И здесь важна деталь: старая карикатурная версия jailbreak, где всё строилось на странных кодировках и театральном role-play, уже не главная угроза.
Оставшаяся слабость контекстная.
Атакующий не просто задаёт один вредный вопрос. Он адаптируется после отказов, меняет формулировку, подбирает рамку и ищет такой контекст, который модель воспримет как допустимый, а не опасный.
Поэтому абсолютная неуязвимость, скорее всего, неправильная цель. Языковые модели не “видят намерение” с идеальной моральной высоты. Они выводят смысл из формулировки, контекста и похожих примеров.
В такой гибкой системе всегда будут пограничные случаи, где вредный запрос достаточно похож на обучение, safety research, fiction, troubleshooting или policy analysis, чтобы проскочить фильтр.
Paper: A Red-Team Study of Anthropic Fable 5 & Opus 4.8 Models
https://arxiv.org/abs/2606.18193 | 3 525 |
| 13 |  QuestDB - это open-source база данных для time-series данных, созданная для высокоскоростной записи и SQL-запросов с низкой задержкой.
Внутри у неё многоуровневый storage engine и SIMD-ускоренное выполнение.
Что важно:
- Колоночное хранение данных
Параллельное векторное выполнение запросов и использование SIMD-инструкций для ускорения обработки.
- Многоуровневое хранение
От WAL до нативного колоночного формата и Parquet в object storage.
- SQL-расширения для time-series
Поддержка ASOF JOIN, SAMPLE BY и LATEST ON.
- Интеграции
Поддерживает Postgres wire protocol и REST API, поэтому её проще подключать к существующей инфраструктуре.
https://github.com/questdb/questdb | 3 370 |
| 14 | 📢 Открыта регистрация на RecSys Meetup от AI VK
1 июля в Москве инженеры и исследователи AI VK расскажут о трансформерных моделях и LLM-агентах в рекомендациях, представят исследовательское направление и поделятся опытом внедрения технологий Discovery в продукты VK с многомиллионной аудиторией.
Спикеры:
🟣 Андрей Зимовнов, директор по AI, VK
🟣 Александр Дьяконов, руководитель отдела исследований AI VK Research
🟣 Евгений Астафуров, ведущий разработчик, AI VK
🟣 Михаил Трапезников, руководитель группы рекомендательных технологий, AI VK
В программе:
🟣 Нейропрофиль в Discovery
🟣 Контентные LLM-агенты
🟣 Научные исследования в AI VK
🟣 Cоциальное общение, светомузыка и активности
➡️Регистрация по ссылке
Количество мест ограничено, трансляции не будет.
📍1 июля, ДК «Кристалл», Москва
#aivkhub #recsys | 2 670 |
| 15 | Команда Tongyi Lab из Alibaba представила LOGOS, большую модель для всей естественной науки сразу.
Идея простая: если ChatGPT учится предсказывать следующее слово, то LOGOS так же предсказывает следующий кусочек белка, молекулы или реакции.
Разные научные объекты записываются одним общим языком токенов.
Плюс в том, что модель переносит знания между областями: понятое про молекулы помогает в работе с белками.
По словам авторов, на разных задачах LOGOS не уступает моделям, заточенным под конкретную область, а иногда и обходит их. Модель, код и статья уже выложены на HuggingFace, GitHub и arXiv.
🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/LOGOS-Hub
💻 GitHub: https://github.com/LOGOS-Hub/LOGOS
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.16905 | 3 321 |
| 16 | Tensordyne анонсировала прорывную систему для inference.
Компания заявляет о логарифмических AI-чипах, которые дают в 17 раз больше токенов на ватт и в 13 раз более высокую пропускную способность, чем NVIDIA Blackwell.
Главное математическое улучшение, по их словам, в том, что они реализовали эффективные логарифмические вычисления прямо на уровне железа. В логарифмическом пространстве умножение превращается в сложение, а сложение гораздо проще реализовать аппаратно, чем полноценные умножители.
За счёт этого вычислительные блоки на чипе становятся меньше, чем у современных FP8 и INT8 GPU. Меньше транзисторов, ниже нагрев и энергопотребление. А освободившееся место на кристалле можно использовать под большее количество tensor engines, дополнительную высокоскоростную SRAM и HBM3e-память, а также быстрый interconnect.
Для DeepSeek-R1 Tensordyne заявляет 363 000 токенов в секунду на стойку против 27 400 токенов у сравнительной системы NVIDIA.
Компания также сообщила, что успешно завершила tape-out процессора Napier. Сейчас он уже находится в производстве на 3-нм техпроцессе TSMC.
https://x.com/TensordyneInc/status/2066567307984531834 | 3 723 |
| 17 |  Исследователи создали open-source гуманоидного робота, который всего за 7 дней научился ходить, бегать, держать баланс и даже выполнять движения из K-pop танцев 🤯
ROBOTIS AI Sapiens использует NVIDIA Isaac Sim для обучения, motion retargeting для переноса человеческих движений на робота и reinforcement learning, чтобы доработать навыки перед запуском в реальном мире.
Робот работает на NVIDIA Jetson Orin NX и новых актуаторах DYNAMIXEL-Q. Благодаря этому гуманоид может учиться сложным движениям всего тела в симуляции, а затем выполнять их физически. | 3 300 |
| 18 | Как сегодня создают эффективные ML-системы
Обсудим 18 июля в Москве на Turbo ML Conf — флагманской конференции Т-Банка про ML.
Будет три потока докладов:
— глубокие исследования и новые подходы к моделям;
— прикладное ML с фокусом на бизнес-метриках;
— инженерные системы, делающие все это возможным.
Участников ждут кейсы и лучшие практики от лидеров индустрии, демозоны с решениями от больших компаний и разговор с инженерами, которые их создают.
Регистрируйся заранее и зови коллег | 3 059 |
| 19 | ✔️ Sakana AI выпустила виртуального директора по стратегии, который сам пишет исследование за 8 часов
Sakana AI представила свой первый коммерческий продукт, и это не очередной чат-бот для быстрых ответов. Новый инструмент называется Sakana Marlin. Компания описывает его как виртуального CSO, то есть автономного помощника для стратегических исследований в бизнесе.
Работает идея просто. Вы даёте тему исследования, а дальше Marlin сам уходит в работу примерно на 8 часов. Он формирует гипотезы, собирает информацию, проверяет выводы и в итоге возвращает не короткую выжимку, а полноценный результат: структурированные слайды и большой исследовательский отчёт на десятки страниц.
По сути, Sakana пытается автоматизировать тот тип работы, на который директор по стратегии и небольшая команда могли бы потратить недели. Например, анализ нового рынка, поиск точек роста, оценку конкурентов, разбор технологического тренда или подготовку стратегического решения для компании.
Главная мысль здесь в том, что ИИ начинает выходить за пределы формата «спросил и получил ответ за 30 секунд». Marlin рассчитан на длинное рассуждение, где модель не просто генерирует текст, а долго уточняет, сравнивает, проверяет и собирает материал в связную картину.
В основе продукта лежат исследования Sakana AI в области long-horizon reasoning и AB-MCTS. Это подход, где несколько моделей координируются между собой и помогают друг другу рассуждать эффективнее. Но важнее другое: Marlin вырос не только из лабораторных экспериментов, а из реального опыта внедрения AI-агентов в японских компаниях.
Доступ уже открыт. Есть оплата за использование без ежемесячной подписки, а также тарифы Pro, Team и Enterprise.
Интересно, что Sakana AI явно показывает направление рынка. Следующий этап ИИ-продуктов может быть не в том, чтобы отвечать быстрее, а в том, чтобы уметь работать дольше, глубже и автономнее.
Marlin: https://sakana.ai/marlin
Блог: https://sakana.ai/marlin-release/#English | 3 137 |
| 20 | Ищем Senior Computer Vision Engineer в 2ГИС
Мы решаем задачи компьютерного зрения сразу в двух направлениях: работаем с пользовательскими фото и видео, а также помогаем поддерживать актуальность карты с помощью спутниковых снимков и данных дорожной инфраструктуры.
В команде занимаются фото-поиском, модерацией контента, image retrieval, извлечением данных из изображений, распознаванием объектов на спутниковых снимках и задачами 3D-реконструкции.
Будет интересно, если есть опыт с CV-моделями, большими визуальными датасетами, CLIP, DINO, SAM или другими foundation-моделями, а также желание решать прикладные задачи, результат которых увидят миллионы пользователей.
Удалённо из РФ или из офисов 2ГИС.
ДМС, обучение, конференции и сильная команда ML-инженеров рядом.
Подробнее
Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD | 3 189 |
